本当は、検証について 書こうと思った。
しかし、良く考えてみると 検証の事を書こうと思ったら、
最低限の統計知識とＥＡの知識がいることに気づき
書くのをやめた。
なぜ その知識が 最低限必要かと言ううと
１、検証における有効性を説くには 誤差を計算する必要があるから。
→ たまたま なのか どうなのかを検証する必要があるため
２、群とｎ の意味を理解しないと サンプルの取り方を誤る。
他も色々あるのだが、結局 この辺の知識がなく行うと
実際のエントリーポイントに自信が持てないわけです。
統計的手法の一番の利点は自信が持てるというう事です。
選挙速報しかり、インターネット販売しかり、競馬のソフト大勝ちして
税金の請求が来た人しかり 新ししい品物を生み出すことしかり
日本の製造技術を守ってきたのもしかり うらないしかり
おれおれ詐欺しかり
すべては統計的手法によるものなのです。
そして、相場がランダム方向に動いていようが 行動経済学によるうごきであろうが
統計的思考を持ち合わせることで すべて対応できるわけです
この思考を身につけた瞬間から 道が開けるのです。
次に ＥＡの知識がない場合だが
都合のいい 場所のみを 集計してしまうのです。
人間は都合のいい解釈と行動をする生きものです。
それを 排除するのに ＥＡを必要とします。
それと 時間的制約がついて回ります
例えば １年分のデータ 取引日数３００日とした場合
検証（特性） 外部要因における Ａのインジゲータの有効性
と言うテーマがあった場合
各曜日の有効性を確認しますよね。
例えば 水曜日 に注目した場合
１か月４回 × １２回 ＝ ４８回
計算上 分布の有効性を示すのには n=100が必要になるのです
他に ×週 ２因子による評価をした場合には 年間１２回しかないわけです
（これは あくまで例をあげただけで 本当はこのやり方しないが、、、）
これでは 検証の有効性は計れないというう事です
ま～書けばきりがないのと この先はやはり 自分のコアの部分に
なってくるので 書けませんが、（気分がいい時を見計らい書きます）
